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Fortschritt des Auftrags / Rendern RRS feed

  • Frage

  • Hallo Leute,

    ich hab eine Frage bezüglich Azure Batch. Ich habe mir zum rendern eines Bildes in Blender Cycles render einen account erstellt und mit Azure Batch Explorer einen Pool (GPU/NC6 mit NVidea Tesla K80) erstellt und lasse darüber nun mein Bild rendern. Nun läuft das ganze aber schon 12 stunden und ich würde gerne wissen ob es eine Möglichkeit gibt nachzuschauen wie weit der Job voran geschritten ist. Ich habe das ganze mit dem Blender Plug-In gestartet dass von Azure angeboten wird.

    Meine zweite Frage bezieht sich generell darauf ob der Windows NC6 mit 6 Kernen, 56 GiB RAM und der NVidea Tesla K80 überhaupt die richtige VM ist um ein Bild rendern zu lassen. Weil man dafür ja extreme Grafikleistungen braucht und ich habe im Internet jetzt gelesen, die Tesla K80 ist eher für Datacenter und Compute basierte Nutzungen bestimmt ist..

    Wäre super wenn mir jemand helfen könnte!

    Grüße 

    Ch.Ja

    Montag, 18. Februar 2019 09:12

Alle Antworten

  • Hallo Ch.Ja,

    Während die Uploads verarbeitet werden, kannst Du den Fortschritt des Uploads mithilfe des Hintergrundaufgaben-Monitors überwachen, wie hier beschrieben:
    BatchLabs Blender Templates
    Eine andere Möglichkeit wäre das Autodesk Maya-Plug-In, das die Batch-Python-API verwendet, um Batch aufzurufen und Pools zu erstellen und zu verwalten, Aufträge und Aufgaben zu übermitteln und den Status zu überwachen. Der folgende Link enthält zusätzliche Informationen:
    Rendern mit Azure
    NC-series VMs are powered by the NVIDIA Tesla K80 card.NC-Serien-VMs werden mit der NVIDIA-Grafikkarte Tesla K80 betrieben. Benutzer können Daten schneller analysieren, indem sie CUDA für Anwendungen zur Energieuntersuchung, Absturzsimulationen, Rendering mit Raytracing, Deep Learning und mehr verwenden. Die NC24r-Konfiguration bietet eine Netzwerkschnittstelle mit geringer Wartezeit und hohem Durchsatz, die sich ideal für die Verarbeitung eng gekoppelter paralleler Computingworkloads eignet. Weitere Informationen findest Du hier:
    Für GPU optimierte VM-Größen

    Gruß,

    Ivan Dragov


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    Dienstag, 19. Februar 2019 08:49
    Administrator